Môn: Thực hành quản trịtrên máy
1
BÀI 4
I. TỔNG QUAN
•Dựbáo luôn có sựsai lệch
•Dựbáo càng tổng quát thì càng chính xác
•Thời kỳcàng dài, độ chính xác càng thấp
Que sera sera ………
Người đầu tiên dùng sốliệu thống kê để dựbáo?
“Lo lắng vềnạn bệnh dịch, Henry VII đã hạlệnh phải ghi
chép số người chết kểtừ năm 1532. Cũng vào thời gian
đó, tại Pháp, giới tăng lữcũng buộc phải ghi chép vềsố
lễrửa tội, số đám tang và sốlễkết hôn. Trong thời kỳbị
dịch bệnh hoành hành vào cuối thếkỷ16, chính phủAnh
bắt đầu phát hành sốliệu thống kê hàng tuần vềsố người
chết. Đến năm 1632, Bills of Mortality cung cấp sốchết
và sốsinh theo giới đã ra đời.
Năm 1662, Captain John Graunt sửdụng sốliệu 30 năm
của Bills of Mortality để dựbáo số người sẽchết bởi bệnh
dịch, và dựbáo tỉlệ sinh đối với nam và nữ. Graunt được
coi là người tiên phong trong việc sửdụng sốliệu thống
kê để làm dựbáo. Với cống hiến của mình, ông được mời
làm thành viên của Hàn Lâm Hoàng Gia Anh.”
Nguồn Tr
Trầ
ần Tr
n Trí
íD
Dũ
ũng
ng http://www.saga.vn/Kinhtehockinhdoanh/Mohinhtoan/983.saga
Phân loại
Định tính
• Kinh nghiệm
•Phương pháp Delphi
•Cốvấn
•Khảo sát khách hàng
•……
Định lượng
• Mô hình chuỗi thời
gian
Yt=f(Yt-1, Yt-2,…, Yt-n)
• Mô hình nhân quả
Y=f(X1, X2, …, Xn)
Môn: Thực hành quản trịtrên máy
2
Phương pháp Delphi
Phương pháp dựbáo định tính theo đóý kiến của
các chuyên gia được kết hợp trong một loạt sốlần
lặp lại. Kết quảcủa mỗi lần lặp lại được sửdụng
cho lần lặp tiếp theo để thu thập được ý kiến chung
của các chuyên gia.
Dựbáo theo chuỗi thời gian (Time Series Models)
•Dựa vào các giá trịkhảo sát trước đó
•Ý tưởng: phát hiện “dạng thức”
•Dựbáo nhu cầu ngắn hạn
•Phổbiến, dễlàm
Ngẫu nhiên
Tuyến tính
Phi tuyến
Đặc trưng chuỗi tuần tựtheo thời gian
 Xu hướng dài hạn
(Trend component)
Thành phần chu kỳ
(Cyclical component)
Thành phần mùa
(Seasonal component)
Thành phần bất thường
(Irregular component)
Vấn đề
Ft–Dựbáo kỳthứt
Di–Giátrịkhảo sát ởkỳi < t
ai–Mức độ ảnh hưởng của kỳi
Xác định ai??
1
ntnt DaF
Môn: Thực hành quản trịtrên máy
3
Dựbáo theo mô hình nhân quả(Causal Models)
Dùng nguyên nhân (biến độc lập) để dựbáo kết quả
(biến phụthuộc)
Công cụ: Hồi quy (Regression Analysis)
•Y = a
0+ a1X1+ a2X2+ … anXn
•Xác định ai phương pháp bình phương tối thiểu
II. Một sốmô hình dựbáo
Moving Averages
Exponential Smoothing
Regression Analysis
1. Ví dụ
Dựbáo nhu cầu bánh trung thu
5
7
9
11
13
15
17
19
21
23
25
012345678910
kỳ
ngàn tấn
200811
140
22200710
1920069
1720058
1620047
1320036
1220025
1020014
1120003
1019992
1019981
DiNămKỳ
2011
2011
?
?
?
Phương pháp đơn giản Ft = Dt–1
5
7
9
11
13
15
17
19
21
23
25
01234567891011
kỳ
ngàn tấn
Di
Fi
140
22
19
17
16
13
12
10
11
10
10
Di
2211
1910
179
168
137
126
105
114
103
102
NA1
FiKỳ
2011
2011
?
?
“Vẫn như cũ”
?
Môn: Thực hành quản trịtrên máy
4
Phương pháp trung bình Ft = D
5
7
9
11
13
15
17
19
21
23
25
01234567891011
kỳ
ngàn tấn
Di
Fi
140
22
19
17
16
13
12
10
11
10
10
Di
1411
1410
149
148
147
146
145
144
143
142
141
FiKỳ
2011
2011
?
?
“Vẫn y nguyên”
?
2. Trung bình di động – Moving Average
a. Ví dụ: cửa sổ trượt w = 2
5
7
9
11
13
15
17
19
21
23
25
01234567891011
kỳ
ngàn tấn
Di
Fi
140
22
19
17
16
13
12
10
11
10
10
Di
20,511
1810
16,59
14,58
12,57
116
10,55
10,54
103
NA2
NA1
FiKỳ
2011
2011
?
?
“Bán bà con xa,
mua láng giềng gần”
?
b. Cách tính
Trung bình đơn giản của w kỳgần nhất
• w càng lớn càng ổn định
• w càng nhỏcàng linh hoạt
12
1
1wN
tt tw
ttw
n
DD D
FD
ww



c. Công cụMoving Average
1. Chuẩn bịvùng
Input Range
2. Ra lịnh Tools
Data Analysis
Moving Average
3. Khai báo
a. Input Range
b. Interval
c. Output options
4. Nhấn OK
Ví dụ(Excel 2003)
ⓐ
ⓑ
ⓒ
Môn: Thực hành quản trịtrên máy
5
3. San bằng mũ– Exponential Smoothing
a. Ví dụ: hệsố điều chỉnh a = 0,7
5
7
9
11
13
15
17
19
21
23
25
01234567891011
kỳ
ngàn tấn
Di
Fi
3,78
2,61
2,04
3,46
1,54
1,79
–0,7
1
0
NA
Di–
Fi
140
22
19
17
16
13
12
10
11
10
10
Di
20,87
11
18,2210
16,399
14,968
12,547
11,466
10,215
10,704
10,003
10,002
NA1
FiKỳ
2011
2011
?
?
“Sai thì sửa”
Ft= Ft–1 + a(Dt–1–Ft–1)
?
3. San bằng mũ– Exponential Smoothing
a. Ví dụ: hệsố điều chỉnh a = 0,7
5
7
9
11
13
15
17
19
21
23
25
01234567891011
kỳ
ngàn tấn
Di
Fi
3,78
2,61
2,04
3,46
1,54
1,79
–0,7
1
0
NA
Di–
Fi
140
22
19
17
16
13
12
10
11
10
10
Di
20,87
11
18,2210
16,399
14,968
12,547
11,466
10,215
10,704
10,003
10,002
NA1
FiKỳ
2011
2011
?
?
“Sai thì sửa”
Ft= Ft–1 + a(Dt–1–Ft–1)
b. Cách tính
•Dựbáo = trung bình có trọng sốcủa giá trịdựbáo
và nhu cầu thực tếkỳcuối
• a càng nhỏcàng ổn định
• a càng lớn càng linh hoạt
Ft= Ft–1 + a(Dt–1–Ft–1)
= Ft–1 + a.Dt–1 –a.F
t–1
= a.Dt–1 + Ft–1 –a.F
t–1
= a. Dt–1 + (1 – a) Ft–1
Lưu ý
Lưu ý: Ký hi
: Ký hiệ
ệu dampFactor
u dampFactor = 1
1 –
–a
a
c. Công cụExponential Smoothing
1. Chuẩn bịInput
Range
2. Ra lịnh Tools
Data
Analysis
Exponential
Smoothing
ⓐ
ⓑ
3. Khai báo
a. Input Range và Damping factor (mặc định là 0.3)
b. Output options
4. Nhấn OK Ví dụ(Excel 2003)